人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、該文是在天涯科技公司入侵檢測(cè)系統(tǒng)算法設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上完成的.主要研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性數(shù)學(xué)模型和計(jì)算方法的計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn),為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜入侵檢測(cè)信息的非線性整合處理提供技術(shù)支持.入侵檢測(cè)工作屬于分類識(shí)別問(wèn)題,其中存在著大量的非線性問(wèn)題,對(duì)入侵檢測(cè)資料進(jìn)行綜合分析與分類,準(zhǔn)確判別惡意訪問(wèn)和正常訪問(wèn)等都涉及到多資料的整合處理,因此研制理想的非線性整合處理方法是非常必要的,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其內(nèi)在的對(duì)不確定性的學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力,恰好能滿足入侵檢測(cè)工作分類識(shí)

2、別的需求,另外神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力也是保證其成功實(shí)現(xiàn)各種簡(jiǎn)單或復(fù)雜分類的主要原因,它將信息分布式存儲(chǔ)于連結(jié)權(quán)系數(shù)中,使網(wǎng)絡(luò)具有較高的容錯(cuò)性和魯棒性.所以越來(lái)越多的人把研究工作的重點(diǎn)紛紛轉(zhuǎn)向基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性數(shù)學(xué)模型,以期更好地解決入侵檢測(cè)中的準(zhǔn)確分類問(wèn)題.目前,這方面的研究已有了部分成果,但大多只局限于應(yīng)用一種固定的網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)解決某一具體的應(yīng)用,還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足入侵檢測(cè)漏報(bào)和誤報(bào)率高的問(wèn)題,該文的研究目的就是要建立一種靈活的網(wǎng)絡(luò)